Il Framework Data Intelligence di Gung è una metodologia di lavoro che abbiamo sviluppato per la gestione dei progetti di realizzazione di sistemi di Business Intelligence e Analytics. Ciascun modulo del framework è innescato da uno o più input e genera a sua volta uno o più output che avviano le attività successive.
La caratteristica peculiare dell’applicazione di questo framework è la sua modularità, che permette di gestire un progetto di Data Intelligence utilizzando tutti i moduli, oppure di intervenire solo dove richiesto a seconda delle esigenze di ogni azienda che possono essere diverse a seconda dello scenario di business nel quale operano.
Di seguito, presentiamo un modello orientato a realizzare sistemi di:
- documentazione del patrimonio dati a disposizione di un’azienda
- Business Intelligence per l’analisi dei dati
In questa pagina:
Le attività o moduli del framework
Scendendo nel dettaglio, il nostro framework è costituito da quattro macro raggruppamenti di attività successive chiamati moduli:
In ogni modulo, le attività da svolgere sono raggruppate in step successivi per ottenere una sequenza logica per produrre degli output a uso e consumo di attività successive. Ogni step genera uno o più output che costituiscono i deliverable da condividere con il cliente.
Tutte le attività sono supportate e coordinate dal project management che garantisce il rispetto dei tempi e dei requisiti individuati, coerenti con quanto ipotizzato in fase di analisi.
Modulo strategico – Assessment, Process mapping, SWOT Analysis e KPI Definition
Corrisponde alla fase di analisi del contesto in cui operiamo: quali sono le sue peculiarità, i suoi processi, quali indicatori possiamo utilizzare per monitorare il funzionamento e quali obiettivi definire per ottenere un miglioramento, oltre a comprendere l’organizzazione del sistema informativo con cui ci dovremo rapportare.
Assessment
La fase di assessment ha il compito di definire un quadro più veritiero possibile della situazione aziendale, sia dal punto di vista tecnologico che funzionale, evidenziando criticità o necessità già percepite al suo interno.
L’assessment procede grazie alla compilazione di questionari a seconda del tipo di business, sottoposti a figure che ricoprono ruoli aziendali diversi.
Process mapping
È lo step in cui individuiamo i processi da monitorare, scomponendo nel dettaglio un’area e suddividendola in elementi sempre più piccoli, secondo una logica di approfondimento top-down per ottenere una rappresentazione ad albero a livello di:
- Area
- Processo
- Fase
- Attività
L’area di business aziendale viene suddivisa in processi. Ogni processo viene quindi diviso in unità più piccole, dette fasi. Ogni fase viene infine scomposta in attività, i microelementi sui quali è possibile agganciare gli indicatori che mostreranno come viene gestita una particolare attività.
SWOT Analysis
È lo step utilizzato per far emergere i punti di forza e le criticità delle attività individuate rispetto all’obiettivo aziendale, per definire delle azioni da intraprendere per ottenere un miglioramento.
KPI Definition
È lo step che ha il compito di definire gli indicatori di interesse (Key Performance Indicator) da tenere sotto osservazione per monitorare come viene condotta una attività rispetto a dei target di misurazione.
Per ognuno dei KPI individuati deve essere specificata la formula di calcolo, per comprendere con facilità la logica di ottenimento e le informazioni necessarie a tale scopo.
L’output di questa fase è una lista di KPI che consente di coniugare in un’unica vista sia l’elemento informativo di Business, sia l’elemento tecnico di individuazione del dato e del metodo di calcolo con cui lo si utilizza.
Modulo operativo – Facts Definition e Source Mapping, Mockup Analysis, Technology Adoption e Capacity Plan
Tutte le informazioni acquisite nel modulo strategico vengono utilizzate come input per passare da una fase concettuale allo studio di fattibilità vero e proprio, che ha il compito di dettagliare i requisiti e le peculiarità che dovranno essere attuate nel modulo di implementazione successivo.
Dovranno essere definite le linee guida per:
- realizzare gli interfacciamenti tra i sistemi
- rappresentare graficamente gli indicatori
- indirizzare la scelta dell’infrastruttura della soluzione tra varie ipotesi che tengano conto sia di aspetti tecnologici che economici.
Facts Definition e Source Mapping
La business intelligence si basa su quelli che concettualmente chiamiamo fatti o eventi da monitorare. In questa fase è necessario astrarre e modellare la struttura dati necessaria per ottenere tutti i KPI individuati nell’ambito del modulo precedente.
Inoltre, devono essere individuate le sorgenti dei dati che forniscono le informazioni necessarie per il calcolo, specificando le logiche da utilizzare per mettere in relazione e trasformare dati eterogenei, che possono provenire da ambienti diversi.
È necessario coinvolgere chi all’interno dell’azienda conosce le fonti alimentanti (CRM, ERP, ecc.) per realizzare la mappatura dettagliata che sarà l’input per chi dovrà sviluppare gli ETL che acquisiranno le informazioni e le tratteranno opportunamente.
Mockup Analysis
Questo step ha l’obiettivo di modellare l’interfaccia di presentazione e navigazione dei KPI ottenibili dopo la fase di Source Mapping, grazie alla presenza sul sistema di tutti gli elementi necessari al calcolo.
La Mockup Analysis:
- definisce sia l’aspetto grafico, sia l’organizzazione secondo aree tematiche (generalmente il processo) e di categorizzazione (per esempio: volume, efficacia, efficienza, livello di servizio)
- costituisce la linea guida di implementazione all’interno dello strumento di data analytics
- evidenzia eventuali peculiarità che possono indirizzare la scelta di uno strumento tecnologico da preferire tra quelli presenti sul mercato.
Technology Adoption e Capacity Plan
Sono le due fasi che utilizzano la parte teorica precedente per indicare gli strumenti da utilizzare, l’architettura ipotizzata, i volumi previsti di impatto sulle strutture sia da un punto di vista di mole di dati che di utenti.
L’output è quindi uno studio di fattibilità che propone una soluzione e il suo costo di implementazione, e che ogni cliente può valutare se e come realizzare, per esempio in un momento successivo e più lontano nel tempo rispetto alla chiusura di questa fase.
Il nostro approccio in questa fase prevede di presentare proposte alternative, anche a costi diversi, tenendo sempre presente il possibile uso di strumenti già presenti in azienda, eventualmente integrandoli con altri strumenti o sostituendone alcuni.
Modulo di implementazione e lancio – Architecture Configuration, Meta-data Layer Design ed ETL & Analytics Development, Testing e Go Live
L’implementazione è la realizzazione vera e propria del prodotto che riassume:
- il lavoro di acquisizione dei dati dalle fonti alimentanti
- la modellazione verso una struttura orientata all’analisi
- la realizzazione delle dashboard di presentazione pensate per gli utilizzatori finali.
Architecture configuration
È la fase che ha il compito di rendere disponibile e utilizzabile la soluzione scelta tra quelle presentate nel documento di output finale del modulo operativo, ed è realizzata con strumenti nuovi o già in possesso dell’azienda.
Meta-data layer design ed ETL & Analytics development
È la trasposizione del modello astratto elaborato in precedenza su un modello fisico che prevede queste fasi successive:
- ETL (Extract, Transform and Loading): sono i programmi che estraggono le informazioni dalle fonti alimentanti, le trasformano e le caricano nel DWH (Data WareHouse), attuando quanto definito nel Source Mapping
- DWH per la costruzione delle tabelle che implementano il diagramma concettuale dei fatti e delle loro relazioni
- Dashboard che estraggono i dati dal DWH per poi presentarle secondo la mockup analysis progettata in precedenza.
Il processo è iterativo fino a raggiungere la conformità alle specifiche delineate e poter passare in produzione con la fase di testing e Go Live.
Modulo di supporto post rilascio – Tuning, Help-Desk, Corrective ed Evolutionary Maintenance
Una volta rilasciato il prodotto, entra in gioco la manutenzione nelle sue diverse declinazioni:
- tuning e monitoraggio delle prestazioni del prodotto
- help desk di supporto agli utilizzatori
- correzione di bug (manutenzione correttiva)
- modifiche e integrazioni richieste (manutenzione evolutiva): gli interventi evolutivi possono costituire un progetto a se stante che può coinvolgere di nuovo tutto il framework di Data Intelligence.
Come il Data Intelligence Framework di Gung è chiave nei progetti di Data Intelligence
Quasi tutte le aziende hanno ormai progetti di Data Intelligence più o meno strutturati e complessi. Spesso si tratta di semplice reportistica operativa, talvolta di Dashboard grafiche direzionali, qualche volta di sistemi di Analisi Predittiva.
La modularità dell’approccio che il Data Intelligence Framework consente nell’avviare un progetto di reingegnerizzazione o di costruzione da zero di un sistema di Data Intelligence è la chiave fondamentale nel raggiungimento dell’obiettivo.
Il Framework consente di esplorare tutte le aree necessarie, dall’individuazione e riorganizzazione degli obiettivi di business in KPI agli aspetti tecnici di alimentazione del sistema di gestione dei dati (sia esso on premises sia esso un servizio cloud). Dà la possibilità di sistematizzare il processo tecnologico e di organizzare la fase di monitoraggio e supporto dell’applicazione risultante.
Infine il Data Intelligence Framework di Gung consente di garantire la gestione del progetto in modo che il risultato sia di piena soddisfazione del Business, aderente alle definizioni regolamentari (GDPR, Compliance normative aziendali e di mercato) e tecnologicamente aggiornato.
Contattaci per sapere come grazie al Data Intelligence Framework di Gung la tua azienda può ottenere maggiore valore dalla gestione dei propri dati trasformandoli in informazioni per la competitività.